データサイエンスとは？でーたさいえんす
データサイエンスとは、統計学や情報処理の手法を使って大量のデータを分析し、そこから物事の傾向や背景を読み取って、判断や予測に役立てる取組み。たくさんの具体的な事実から共通する決まりを導く「帰納的推論」が考え方の中心にある。
最終更新：2026-10-10
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レジの販売記録やWebサイトの閲覧記録など、仕事の中で自動的にたまるデータの量は、人が目で追える量をとうに超えた。担当者の勘や経験だけで判断していては、データの中に隠れた傾向を見落とす。大量のデータから決まりを見つけ出し、判断の根拠にする方法をまとめたのがデータサイエンスである。
具体例
セブン‐イレブンは、POS（レジで商品ごとの販売を記録する仕組み）のデータに天気や地域の行事などの情報を組み合わせ、店ごとの発注量を決める材料にしている。「気温が上がる日は冷たい麺がよく売れる」のような傾向を過去の大量の記録から読み取るのが、帰納的推論の使い方にあたる。
試験での引っ掛け
帰納的推論の弱点も問われる。過去のデータから見つかった決まりは、いつでも当てはまるとは限らず、見つかるのは「一緒に起きやすい」という関係（相関）であって、一方がもう一方の原因だ（因果）とまでは言えない。また、数件のデータを集計してグラフにするだけの作業なら表計算ソフトで足り、データサイエンスは手段として大げさになる、という選ばせ方でも出た。
関連用語
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。